10.3969/j.issn.1671-7449.2005.02.017
基于有监督核函数主元分析的故障状态识别
介绍一种有监督核函数主元分析算法(Supervised Kernel Principal Component Analysjs,SKPCA),通过将样本类内差和类间差融入总体方差中,从而达到更好的分类目的.在齿轮故障诊断实验中,采用SKPCA提取故障信号的非线性特征,实验结果表明SKPCA相比KPCA前两个主元贡献更为集中,故障识别结果更为理想.
核函数主元分析(KPCA)、有监督核函数主元分析(SKPCA)、特征提取、非线性特征、状态识别
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TH163;TP18
国防科技跨行业预研基金41319040202
2005-07-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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